（来源：上观新闻）
这提醒🏦🌡我们，🐶🧛♂️虽然精巧的训练方🙇法能够🕊😒在很大程度上弥🌓补规模的不足，🍑😚但在某些需要大量🏖事实知识🧟♂️🐈储备的任务上，🌦👯模型规模🦜仍然是一个重要因🙏素🚿。
他在演讲里用了⬅🕖一个比🥧喻：“没有感知🧝♀️🏬能力，AI 就🏬像是困在黑屋🌄👨🏫子里的大师🏄，算力再强👨💼🤴，也看不见咫尺🚗之外的世界👩🍳。Altm🏝an曾将So🤜ra上🇻🇺🇳🇦线比作ChatG🌕🍞PT首🧧🇦🇿次发布的历史性⚾时刻，🐱但这款应🚇用最终未能实现🇲🇱创作者🤘的构想——🏮《华尔街日🇻🇮🧽报》以🤹♂️🍽"更像AI糟粕🤭，而非🇮🇲👛AI魔法"❕🔜来形容其实🇵🇪际表现🍁。
链路一旦跑通，🐱🌆迭代就🔄开始了🌆。这一赛道的核心特👨👩👧👧征是追求👮64卡乃至数🇮🇹🙎♂️百卡的🇻🇦🇸🇧极致密度🐰🥛集成，目标👹是满足科技巨头🇹🇫🎽与国家级科研平😣🎦台的核心算力诉求💃。
